📒 GigaChat нового поколения.

Разработчики @gigachat_bot изменили подход к обучению модели, а потому практически все умения модели были улучшены. В частности, речь идет о сокращении текстов, ответов на вопросы и генерации идей.

Появился и бот GigaChat в социальной сети «ВКонтакте» — после активации, его можно использовать для самых разных целей: от создания текстов до генерации изображений (за счет интеграции с Kandinsky).

Число уникальных пользователей GigaChat достигло 1 млн.

• Попробовать

@data_analysis_ml

Теперь вы можете запускать популярные LLM HF Space локально.

Для работы не требуется GPU, только обычные процессоры

https://github.com/neuralmagic/examples/tree/main/demos/sparse-mpt-7b-gsm8k

@machinelearning_ru

🚀Если вам интересно узнать, как люди создают искусство с помощью AI, то этот курс для вас.

В нем, вы познакомитесь со стабильной диффузией на практике.

Вы узнаете, как обучить свою модель работать в определенном художественном стиле.

📌 Курс

@machinelearning_ru

Personal Copilot: Train Your Own Coding Assistant.

В постоянно развивающейся сфере программирования и разработки программного обеспечения стремление к эффективности и производительности привело к появлению замечательных инноваций.
Одной из таких инноваций является появление моделей генерации кода, таких как Codex, StarCoder и Code Llama. Эти модели продемонстрировали широкие возможности по генерации рабочих скриптов, тем самым показав огромный потенциал в качестве помощников кодера.

Однако, несмотря на то, что эти предварительно обученные модели могут демонстрировать впечатляющие результаты при выполнении целого ряда задач, за горизонтом маячит интересная возможность: возможность адаптировать модель генерации кода к вашим конкретным потребностям. Подумайте о персонализированных помощниках кодинга, которые можно было бы использовать в масштабах предприятия.

В этой статье показано пошаговое создание HugCoder 🤗, кодовый LLM, обученной из публичных репозиториев huggingface GitHub.
В статье показан процесс сбора данных, экспериментах по обучению и некоторых интересных результатах. Это позволит вам создать свой личный Copilot на основе собственной кодовой базы.

@machinelearning_ru

🔥 Популярные алгоритмы машинного обучения наглядно

@machinelearning_ru

🚀 Курс из 12 уроков, обучающий всему, что необходимо знать для создания приложений генеративного ИИ.

Полностью бесплатный и находится на GitHub:

https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners

@machinelearning_ru

Представляем DeepSpeed-FastGen 🚀

Обслуживание LLM и генеративных моделей ИИ с
- 2,3-кратное увеличение пропускной способности
- В 2 раза меньшая средняя задержка

Автоматическое TP, балансировка нагрузки с линейным масштабированием, а также простой в использовании API.

https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/deepspeed-fastgen

@machinelearning_ru

🚀 Реализация MetNet-3, нейронной модели погоды SOTA из Google Deepmind, в #Pytorch

https://github.com/lucidrains/metnet3-pytorch

#machinelearning #ml #ai #neuralnetworks #datascience #deeplearning

@machinelearning_ru